Stefan Oehmcke
Adjunkt
- 2023
- Udgivet
BuildSeg: A General Framework for the Segmentation of Buildings
Li, Lei, Zhang, T., Oehmcke, Stefan, Gieseke, F. & Igel, Christian, 15 jan. 2023, arxiv.org, 7 s.Publikation: Working paper › Preprint › Forskning
- Udgivet
Deep learning enables image-based tree counting, crown segmentation and height prediction at national scale
Li, Sizhuo, Brandt, Martin Stefan, Fensholt, Rasmus, Kariryaa, Ankit, Igel, Christian, Gieseke, Fabian Cristian, Nord-Larsen, Thomas, Oehmcke, Stefan, Carlsen, Ask Holm, Junttila, S., Tong, Xiaoye, d’Aspremont, A. & Ciais, P., 2023, I: PNAS Nexus. 2, 4, 16 s., pgad076.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
High nitrous oxide emissions from temporary flooded depressions within croplands
Elberling, Bo, Kovács, Gyula Mate, Hansen, Hans Frederik Engvej, Fensholt, Rasmus, Ambus, Per Lennart, Tong, Xiaoye, Gominski, Dimitri Pierre Johannes, Mueller, Carsten W., Poultney, D. M. N. & Oehmcke, Stefan, 2023, I: Communications Earth and Environment. 4, 1, 9 s., 463.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
LR-CSNet: Low-Rank Deep Unfolding Network for Image Compressive Sensing
Zhang, T., Li, Lei, Igel, Christian, Oehmcke, Stefan, Gieseke, F. & Peng, Z., 2023, 2022 IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), Chengdu, China. IEEE, s. 1951-1957Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
MAPPING TREE MORTALITY IN CALIFORNIA FROM VERY HIGH RESOLUTION IMAGERY USING DEEP LEARNING
Cheng, Yan, Oehmcke, Stefan, Brandt, Martin Stefan, Das, A., Rosenthal, L., Saatchi, S., Wagner, F., Vrieling, A., Verbruggen, Wim, Beier, Claus & Horion, Stéphanie, 2023.Publikation: Konferencebidrag › Konferenceabstrakt til konference › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Mapping and characterising tree mortality in California at individual tree level using deep learning
Cheng, Yan, Oehmcke, Stefan, Brandt, Martin Stefan, Das, A., Rosenthal, L., Saatchi, S., Wagner, F., Verbruggen, Wim, Vrieling, A., Beier, Claus & Horion, Stéphanie, 2023. 1 s.Publikation: Konferencebidrag › Konferenceabstrakt til konference › Forskning
- Udgivet
More than one quarter of Africa's tree cover is found outside areas previously classified as forest
Reiner, F., Brandt, M., Tong, X., Skole, D., Kariryaa, A., Ciais, P., Davies, A., Hiernaux, P., Chave, J., Mugabowindekwe, M., Igel, C., Oehmcke, S., Gieseke, F., Li, S., Liu, S., Saatchi, S., Boucher, P., Singh, J., Taugourdeau, S., Dendoncker, M. & 4 flere, , 2023, I: Nature Communications. 14, 10 s., 2258.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Multi-scale pseudo labeling for unsupervised deep edge detection
Zhou, C., Yuan, C., Wang, H., Li, Lei, Oehmcke, Stefan, Liu, J. & Peng, J., 2023, I: Knowledge-Based Systems. 280, 15 s., 111057.Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Predicting urban tree cover from incomplete point labels and limited background information
Zhang, Hui, Kariryaa, Ankit, Guthula, Venkanna Babu, Igel, Christian & Oehmcke, Stefan, 2023, Urban-AI 2023 - Proceedings of the 1st ACM SIGSPATIAL International Workshop on Advances in Urban-AI. Omitaomu, O. A., Mostafavi, A. & Liu, Y. (red.). Association for Computing Machinery, Inc., s. 52-60Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
- Udgivet
Remember to Correct the Bias When Using Deep Learning for Regression!
Igel, Christian & Oehmcke, Stefan, 2023, I: KI - Kunstliche Intelligenz. 37, 1, s. 33-40Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
ID: 209373892
Flest downloads
-
159
downloads
Creating cloud-free satellite imagery from image time series with deep learning
Publikation: Bidrag til bog/antologi/rapport › Konferencebidrag i proceedings › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
117
downloads
Deep learning enables image-based tree counting, crown segmentation and height prediction at national scale
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet -
74
downloads
Above-Ground Biomass Prediction for Croplands at a Sub-Meter Resolution Using UAV–LiDAR and Machine Learning Methods
Publikation: Bidrag til tidsskrift › Tidsskriftartikel › Forskning › fagfællebedømt
Udgivet